AutoTrust AI lanza su modelo de pesos abiertos JEV-27B, aprovechando la arquitectura Qwen3.8-27B de Alibaba y el hardware B200 de NVIDIA para ofrecer un rendimiento de toma de decisiones rápido y calibrado.
AutoTrust AI lanzó JEV-27B, un modelo de decisión abierto, que podría mejorar su oferta de productos y su posición en el mercado.
JEV-27B fue entrenado en una sola NVIDIA B200, mostrando el rendimiento del hardware de NVIDIA.
JEV-27B utiliza un backbone Qwen3.8-27B congelado, lo que indica que el modelo Qwen de Alibaba se está adoptando como base para otros sistemas de IA.
La empresa AutoTrust AI, con sede en Singapur, ha presentado JEV-27B, un modelo de pesos abiertos diseñado para mejorar las capacidades de toma de decisiones. El sistema utiliza un backbone Qwen3.8-27B congelado de Alibaba y logró completar el entrenamiento en solo 9.2 horas utilizando una sola GPU NVIDIA B200.
JEV-27B está diseñado para proporcionar una toma de decisiones rápida y calibrada del Sistema 1, manteniendo la ruta de generación del Sistema 2 de su backbone Qwen3.8-27B subyacente.